Curso de Deploying AI on Microcontrollers with TinyML
TinyML permite que los modelos de IA se ejecuten de manera eficiente en microcontroladores y dispositivos de borde con bajo consumo de energía.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el lugar) está destinada a ingenieros de sistemas embebidos y desarrolladores de IA de nivel intermedio que deseen implementar modelos de aprendizaje automático en microcontroladores utilizando TensorFlow Lite y Edge Impulse.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender los conceptos básicos de TinyML y sus beneficios para las aplicaciones de IA en el extremo.
- Configurar un entorno de desarrollo para proyectos de TinyML.
- Entrenar, optimizar y desplegar modelos de IA en microcontroladores de bajo consumo.
- Usar TensorFlow Lite y Edge Impulse para implementar aplicaciones reales de TinyML.
- Optimizar modelos de IA para eficiencia energética y limitaciones de memoria.
Formato del curso
- Lectura interactiva y discusión.
- Muchas actividades y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para concertar.
Programa del Curso
Introducción a TinyML y Edge AI
- ¿Qué es TinyML?¿
- Ventajas y desafíos de la IA en microcontroladores
- Visión general de las herramientas TinyML: TensorFlow Lite y Edge Impulse
- Casos de uso de TinyML en IoT y aplicaciones del mundo real
Configuración del entorno de desarrollo TinyML
- Instalación y configuración de la IDE Arduino
- Introducción a TensorFlow Lite para microcontroladores
- Utilizando Edge Impulse Studio para el desarrollo de TinyML
- Conectar y probar microcontroladores para aplicaciones de IA
Construcción y entrenamiento de modelos Machine Learning>
- Entender el flujo de trabajo TinyML
- Recopilación y preprocesamiento de datos de sensores
- Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para IA embebida
- Optimización de modelos para procesamiento de bajo consumo y en tiempo real
Deployando modelos de IA en Microcontrollers
- Convertir modelos de IA al formato TensorFlow Lite
- Flashear y ejecutar modelos en microcontroladores
- Validar y depurar implementaciones TinyML
Optimizando TinyML para rendimiento y eficiencia
- Técnicas de cuantización y compresión de modelos
- Estrategias de gestión de energía para IA en la nube
- Restricciones de memoria y computación en IA embebida
Aplicaciones prácticas de TinyML
- Reconocimiento de gestos utilizando datos de acelerómetro
- Clasificación de audio y detección de palabras clave
- Detección de anomalías para mantenimiento predictivo
Seguridad y tendencias futuras en TinyML
- Asegurar la privacidad y seguridad de los datos en aplicaciones TinyML
- Desafíos del aprendizaje federado en microcontroladores
- Investigación emergente y avances en TinyML
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en programación de sistemas integrados
- Familiaridad con Python o programación en C/C++
- Conocimientos básicos de conceptos de aprendizaje automático
- Comprensión del hardware de microcontroladores y periféricos
Audiencia
- Ingenieros de sistemas embebidos
- Desarrolladores de IA
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- Entender los conceptos básicos de la tecnología 5G y su impacto en Edge AI.
- Implementar modelos de IA optimizados para aplicaciones de baja latencia en entornos 5G.
- Implementar sistemas de toma de decisiones en tiempo real utilizando conectividad Edge AI y 5G.
- Optimizar las cargas de trabajo de IA para un rendimiento eficiente en dispositivos perimetrales.
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- Explore técnicas avanzadas en el desarrollo y la optimización de modelos de IA perimetral.
- Implemente estrategias de vanguardia para implementar modelos de IA en dispositivos perimetrales.
- Utilice herramientas y marcos especializados para aplicaciones avanzadas de IA perimetral.
- Optimice el rendimiento y la eficiencia de las soluciones de IA perimetral.
- Explore casos de uso innovadores y tendencias emergentes en Edge AI.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los principios de Edge AI y sus beneficios.
- Instalar y configurar el entorno de edge computing.
- Desarrolle, entrene y optimice modelos de IA para la implementación perimetral.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda el papel y los beneficios de Edge AI en los sistemas autónomos.
- Desarrolle e implemente modelos de IA para el procesamiento en tiempo real en dispositivos perimetrales.
- Implemente soluciones de IA perimetral en vehículos autónomos, drones y robótica.
- Diseñe y optimice sistemas de control utilizando Edge AI.
- Abordar las consideraciones éticas y normativas en las aplicaciones autónomas de IA.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio y profesionales de TI que deseen obtener una comprensión integral de Edge AI desde el concepto hasta la implementación práctica, incluida la configuración y la implementación.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
- Instale y configure entornos de IA perimetral.
- Desarrolle, entrene y optimice modelos de IA perimetral.
- Implemente y administre aplicaciones de IA perimetral.
- Integre la IA perimetral con los sistemas y flujos de trabajo existentes.
- Aborde las consideraciones éticas y las mejores prácticas en la implementación de Edge AI.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda el papel de Edge AI en los servicios financieros.
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- Implemente y gestione soluciones de IA perimetral en entornos financieros.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda el papel y los beneficios de Edge AI en la atención médica.
- Desarrolle e implemente modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones sanitarias.
- Implemente soluciones de IA perimetral en dispositivos portátiles y herramientas de diagnóstico.
- Diseñe e implemente sistemas de monitorización de pacientes utilizando Edge AI.
- Aborde las consideraciones éticas y normativas en las aplicaciones de IA sanitaria.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda el papel de la IA perimetral en la automatización industrial.
- Implemente soluciones de mantenimiento predictivo utilizando Edge AI.
- Aplicar técnicas de IA para el control de calidad en los procesos de fabricación.
- Optimice los procesos industriales utilizando Edge AI.
- Implemente y gestione soluciones de IA perimetral en entornos industriales.
Edge AI for IoT Applications
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades inteligentes de procesamiento y análisis de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los fundamentos de Edge AI y su aplicación en IoT.
- Instale y configure entornos de IA perimetral para dispositivos IoT.
- Desarrolle e implemente modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones de IoT.
- Implemente el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en sistemas IoT.
- Integre la IA perimetral con varios protocolos y plataformas de IoT.
- Aborde las consideraciones éticas y las prácticas recomendadas en Edge AI para IoT.
Introduction to TinyML
14 HorasEsta formación en línea o presencial dirigida por un instructor en México está dirigida a ingenieros y científicos de datos principiantes que desean entender los fundamentos de TinyML, explorar sus aplicaciones y desplegar modelos de IA en microcontroladores.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Entender los fundamentos de TinyML y su importancia.
- Desplegar modelos de IA livianos en microcontroladores y dispositivos periféricos.
- Optimizar y ajustar modelos de aprendizaje automático para un bajo consumo de energía.
- Aplicar TinyML para aplicaciones del mundo real, como reconocimiento de gestos, detección de anomalías y procesamiento de audio.
TinyML: Running AI on Ultra-Low-Power Edge Devices
21 HorasThis instructor-led, live training in México (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded engineers, IoT developers, and AI researchers who wish to implement TinyML techniques for AI-powered applications on energy-efficient hardware.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of TinyML and edge AI.
- Deploy lightweight AI models on microcontrollers.
- Optimize AI inference for low-power consumption.
- Integrate TinyML with real-world IoT applications.
TinyML for IoT Applications
21 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por instructores en México (en línea o en el lugar) está dirigido a desarrolladores de IoT de nivel intermedio, ingenieros embebidos y practicantes de IA que desean implementar TinyML para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y aplicaciones de sensores inteligentes.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender los fundamentos de TinyML y sus aplicaciones en IoT.
- Configurar un entorno de desarrollo de TinyML para proyectos de IoT.
- Desarrollar y desplegar modelos de ML en microcontroladores de bajo consumo.
- Implementar mantenimiento predictivo y detección de anomalías utilizando TinyML.
- Optimizar modelos TinyML para un uso eficiente de energía y memoria.